Mezinárodní logistický provider Dachser společně s vědeckými pracovníky německého Fraunhoferova institutu IML vyvinul aplikaci strojového učení pro predikce objemů příchozích zásilek ve své logistické síti. Aplikace PAnDA One je nástroj určený pro pobočky pozemní logistiky. V logistice jsou data a jejich analýza již dlouhou dobu nedílnou součástí hodnotových a dodavatelských řetězců. Kvalitní data jsou základem spolehlivých a transparentních logistických procesů, ať už se jedná o plánování nakládek, přepravních tras, kombinování různých dopravních prostředků nebo sledování zásilek — zkrátka řízení celé sítě. Aplikace PAnDA One (Predictive Analytics Dachser 1) je první projekt strojového učení, který Dachser v rámci své výzkumné laboratoře Dachser Enterprise Lab nedávno vyvinul společně s vědci z Fraunhoferova institutu IML v německém Dortmundu. Model PAnDA One byl speciálně navržen pro predikce objemu příchozích zásilek pro pobočky pozemní logistiky. „Naše data sahají až do roku 2011. Zaměřujeme se na historické údaje o dodávkách a tento datový fond doplňujeme o kalendářní údaje, jako jsou státní svátky nebo školní prázdniny. To umožňuje modelu rozpoznat sezónní vzorce, které jsou v pozemních přepravách tak důležité. A abychom mohli lépe předvídat trendy, integrovali jsme do něj také celou řadu ekonomických indexů,“ vysvětluje Florian Zizler, vedoucí týmu Data Science & Machine Learning společnosti Dachser, a doplňuje: „Když se podmínky změní v důsledku závažných nepředvídatelných událostí, naráží logicky i předvídatelnost budoucích požadavků a potřeb zákazníků na své limity.“ Pro Dachser bylo samozřejmě výzvou vyrovnat se s nepravidelnými výkyvy objemu i s pandemií koronaviru, přesto však vidí využitelnost strojového učení pro predikce objemů velmi pozitivně. Prognostický model PanDA One přitom podle tvůrců poskytuje prediktivní informace o objemech příchozích zásilek až 25 týdnů dopředu.
